ພື້ນຖານຂອງການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ
ໃນໂລກດິຈິຕອນມື້ນີ້, ຂໍ້ມູນແມ່ນມີຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງ. ພວກເຂົາເປັນແຮງຂັບເຄື່ອນທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫລັງການຕັດສິນໃຈຍຸດທະສາດເກືອບທັງຫມົດ, ບໍ່ວ່າຈະເປັນບໍລິສັດຂະຫນາດໃຫຍ່ຫຼືການເລີ່ມຕົ້ນໃຫມ່. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ກ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນນີ້ຈະຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ມັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການອະນາໄມແລະວິເຄາະ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ OpenClassrooms "ເຮັດຄວາມສະອາດແລະວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ" ເຂົ້າມາ.
ຫຼັກສູດນີ້ສະຫນອງການແນະນໍາທີ່ສົມບູນແບບກ່ຽວກັບເຕັກນິກການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນທີ່ຈໍາເປັນ. ມັນແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍທົ່ວໄປເຊັ່ນ: ຄ່າທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ຄວາມຜິດພາດການປ້ອນຂໍ້ມູນ, ແລະຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງທີ່ສາມາດເຮັດໃຫ້ການວິເຄາະໄດ້. ດ້ວຍການສອນແບບໃຊ້ມື ແລະກໍລະນີສຶກສາ, ນັກຮຽນໄດ້ຖືກນໍາພາຜ່ານຂະບວນການປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບໄປສູ່ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ປະຕິບັດໄດ້.
ແຕ່ນັ້ນບໍ່ແມ່ນທັງຫມົດ. ເມື່ອຂໍ້ມູນສະອາດ, ການຝຶກອົບຮົມໄດ້ເຂົ້າໄປໃນການວິເຄາະການສໍາຫຼວດ. ນັກສຶກສາຄົ້ນພົບວິທີການເບິ່ງຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າຈາກມຸມທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ເປີດເຜີຍແນວໂນ້ມ, ຮູບແບບ, ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ອາດຈະຖືກພາດໂອກາດນີ້.
ຄວາມສໍາຄັນອັນສໍາຄັນຂອງການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ
ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໃດໆຈະບອກທ່ານວ່າ: ການວິເຄາະແມ່ນດີເທົ່າກັບຂໍ້ມູນທີ່ອີງໃສ່. ແລະກ່ອນທີ່ທ່ານຈະສາມາດປະຕິບັດການວິເຄາະຄຸນນະພາບ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນແມ່ນສະອາດແລະເຊື່ອຖືໄດ້. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນເຂົ້າມາ, ເປັນລັກສະນະທີ່ມັກຈະຄາດຄະເນຫນ້ອຍແຕ່ມີຄວາມສໍາຄັນຢ່າງແທ້ຈິງຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.
ຫຼັກສູດ OpenClassrooms “ທຳຄວາມສະອາດ ແລະ ວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ” ເນັ້ນໃຫ້ເຫັນສິ່ງທ້າທາຍທົ່ວໄປທີ່ນັກວິເຄາະປະເຊີນໃນເວລາເຮັດວຽກກັບຊຸດຂໍ້ມູນຕົວຈິງ. ຈາກຄ່າທີ່ຂາດຫາຍໄປແລະຄວາມຜິດພາດຂອງວັດສະດຸປ້ອນກັບຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງແລະຊ້ໍາກັນ, ຂໍ້ມູນດິບແມ່ນບໍ່ຄ່ອຍກຽມພ້ອມສໍາລັບການວິເຄາະທັນທີທີ່ມັນໄດ້ຮັບ.
ເຈົ້າຈະຖືກນໍາສະເໜີກ່ຽວກັບເຕັກນິກ ແລະເຄື່ອງມືເພື່ອຈຸດ ແລະຈັດການຄວາມຜິດພາດເຫຼົ່ານີ້. ບໍ່ວ່າຈະເປັນການກໍານົດປະເພດຕ່າງໆຂອງຄວາມຜິດພາດ, ຄວາມເຂົ້າໃຈຜົນກະທົບຕໍ່ການວິເຄາະຂອງທ່ານ, ຫຼືການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ Python ເພື່ອເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນຂອງທ່ານຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.
ແຕ່ນອກເຫນືອຈາກເຕັກນິກ, ມັນແມ່ນປັດຊະຍາທີ່ສອນຢູ່ທີ່ນີ້: ຄວາມສໍາຄັນຂອງຄວາມເຄັ່ງຄັດແລະຄວາມເອົາໃຈໃສ່ໃນລາຍລະອຽດ. ເນື່ອງຈາກວ່າຄວາມຜິດພາດທີ່ບໍ່ໄດ້ກວດພົບ, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຂະຫນາດນ້ອຍ, ສາມາດບິດເບືອນການວິເຄາະທັງຫມົດແລະນໍາໄປສູ່ການສະຫຼຸບທີ່ຜິດພາດ.
ເຈາະເລິກເຂົ້າໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນການສໍາຫຼວດ
ຫຼັງຈາກຮັບປະກັນຄວາມສະອາດແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ, ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປແມ່ນການເຈາະເຂົ້າໄປໃນມັນເພື່ອສະກັດຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າ. ການວິເຄາະຂໍ້ມູນການສຳຫຼວດ (EDA) ແມ່ນຂັ້ນຕອນສຳຄັນໃນການເປີດເຜີຍແນວໂນ້ມ, ຮູບແບບ, ແລະຄວາມຜິດກະຕິໃນຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ, ແລະຫຼັກສູດ OpenClassrooms ຈະນຳພາທ່ານຜ່ານຂະບວນການທີ່ໜ້າສົນໃຈນີ້.
AED ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ຊຸດຂອງສະຖິຕິຫຼືຕາຕະລາງ; ມັນເປັນວິທີການເຂົ້າໃຈໂຄງສ້າງ ແລະຄວາມສໍາພັນພາຍໃນຊຸດຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ. ທ່ານຈະຮຽນຮູ້ວິທີການຖາມຄໍາຖາມທີ່ຖືກຕ້ອງ, ໃຊ້ເຄື່ອງມືສະຖິຕິເພື່ອຕອບພວກເຂົາ, ແລະຕີຄວາມຫມາຍຜົນໄດ້ຮັບໃນສະພາບການທີ່ມີຄວາມຫມາຍ.
ເຕັກນິກເຊັ່ນການແຈກຢາຍຂໍ້ມູນ, ການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານແລະການວິເຄາະຫຼາຍຕົວແປຈະຖືກກວມເອົາ. ທ່ານຈະຮຽນຮູ້ວິທີການແຕ່ລະເຕັກນິກສາມາດເປີດເຜີຍລັກສະນະທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ, ສະຫນອງພາບລວມທີ່ສົມບູນແບບ.
ແຕ່ຫຼາຍກວ່າສິ່ງໃດກໍ່ຕາມ, ພາກວິຊານີ້ເນັ້ນຫນັກເຖິງຄວາມສໍາຄັນຂອງຄວາມຢາກຮູ້ຢາກເຫັນໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. DEA ແມ່ນການຂຸດຄົ້ນຫຼາຍເທົ່າທີ່ມັນເປັນການວິເຄາະ, ແລະມັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເປີດໃຈທີ່ຈະເປີດເຜີຍຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ.
